import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'类型': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
        '工资': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
print('原始DataFrame数据'.center(40, '-'))
print(df)

print('1.按类型分组，并计算ab每组的平均工资'.center(40, '-'))
grouped = df.groupby('类型')['工资'].mean()
print(grouped)

print('2.计算每3个数据的3天平均值，类似5日均线的计算方法'.center(40, '-'))
print(df['工资'].rolling(3).mean())
# 使用ewm()方法计算指数加权移动平均值，alpha参数为0.5（表示给予前一个观察结果50%的权重）
print('3.计算指数加权移动平均值'.center(40, '-'))
ewm_mean = df['工资'].ewm(alpha=0.5).mean()
print(ewm_mean)